基于多智能體遺傳算法優(yōu)化的航空電子設(shè)備狀態(tài)組合預(yù)測(cè)
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【摘要】:針對(duì)傳統(tǒng)單一預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)航空電子設(shè)備狀態(tài)的不足,提出了將隱馬爾可夫模型(HMM)和最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)相結(jié)合的組合預(yù)測(cè)方法。采用多智能體遺傳算法(MAGA)對(duì)HMM參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練優(yōu)化,克服了Baum-Welch算法易陷入局部最優(yōu)解的缺陷,并在HMM建模過(guò)程中引入狀態(tài)條件概率,以降低不確定性因素造成的影響。采用MAGA估計(jì)LS-SVM模型參數(shù),并在參數(shù)估計(jì)的過(guò)程中采用剪枝法實(shí)現(xiàn)LS-SVM的稀疏性,從而達(dá)到提高LS-SVM泛化性能的目的。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了航空電子設(shè)備狀態(tài)組合預(yù)測(cè)模型。實(shí)例分析結(jié)果驗(yàn)證了組合預(yù)測(cè)模型在預(yù)測(cè)精度、計(jì)算速度和穩(wěn)定性方面的優(yōu)勢(shì)。
【作者單位】: 海軍航空工程學(xué)院兵器科學(xué)與技術(shù)系;海軍航空工程學(xué)院科研部;
【關(guān)鍵詞】: 飛行器儀表、設(shè)備 參數(shù)估計(jì) 隱馬爾可夫模型 最小二乘支持向量機(jī) 多智能體遺傳算法 狀態(tài)預(yù)測(cè)
【基金】:總裝備部基礎(chǔ)科研項(xiàng)目(2014年)
【分類號(hào)】:V243;TP18
【正文快照】: 0引言狀態(tài)預(yù)測(cè)技術(shù)是故障預(yù)測(cè)與健康管理的核心技術(shù)之一,它以設(shè)備當(dāng)前的狀態(tài)為起點(diǎn),結(jié)合設(shè)備的結(jié)構(gòu)特性、參數(shù)和歷史狀態(tài),對(duì)設(shè)備未來(lái)任務(wù)段內(nèi)可能出現(xiàn)的故障進(jìn)行預(yù)測(cè)、分析和判斷,給出狀態(tài)可能的發(fā)展趨勢(shì)及故障后果,以便在任務(wù)開始之前消除潛在故障。目前,狀態(tài)預(yù)測(cè)方法主要分
【參考文獻(xiàn)】
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【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):614056
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